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拉格朗日插值源代码，结合https://blog.csdn.net/weixin_41788456/article/details/102911219文章学习，内附有输出结果，origin数据处理图片。

喷泉由5种不同的水柱组成。其中，1表示大水柱所在的位置。其水量较大，喷射高度较高: 2表示中水柱所在的位置，由6个中水柱均勾分布在圆周A的轨迹上，其水量比大水柱的水量小， 其喷射高度比大水柱低: 3表示小水柱所在岛位置，由50个小水柱均匀分布在圆周B的轨迹上，其水柱较细，其喷射高度比中水柱略低:4和S表示花朵式和旋转式喷泉所在的位置，各由16个喷头组成，均匀分布在圆周C的轨迹上，其水量和压力均较弱。图中的1 ~ 5分别为各水柱相对应的起衬托作用的映灯。 整个过程分为8段，每段1min,且自动转换，全过程为8min。其喷泉水柱的动作顺序为:启动1→2→1+3+4→2+5→1+2→2+3+4→2+4→1+2+3+4+5→1周而复始。在各水柱喷泉喷射的同时，其相应的编号映灯也亮起。直到按下停止按钮，水柱喷泉、映灯才停止工作。

信息论编码实验

近年来，随着移动终端技术的不断发展，人们可以愈发便捷地通过微博、论坛等载体来 表达个人的情绪及观点。用户通过这些载体发布的信息中往往包含着一定程度的情感倾向、意见倾向特征，通过情感倾向分析技术挖掘这些特征对于舆情分析、舆情监控等有着十分重要的意义。本文以论坛文本数据为研究对象，使用基于机器学习的情感倾向分析方法进行了相关研究，具体研究内容如下: 首先，介绍了针对论坛数据进行舆论倾向性研究的背景及意义，阐述了业内使用机器学 习技术进行情感分析的相关研究现状。同时，针对情感倾向分析的流程和相关技术进行了介绍，包括文本采集技术、文本预处理技术、文本表示技术、性能评估指标等。 而后，研究使用朴素贝叶斯技术以及字典法针对论坛文本进行情感倾向性分析，经过算 法适用性比较，最终选择了效果更优的字典法。通过扩充分词库、扩充极性词库、构建面向突发事件的情感倾向词典等方式对算法进行了四次优化，最终平均准确率达到了87%，平均召回率达到了81%，能较好地反映文本针对突发事件的意见倾向数值。 关键词 : 机器学习，网络舆情，情感倾向分析，朴素贝叶斯，情感字典